本发明属于计算机视觉领域,特别是一种基于双目视觉的航空发动机机匣变形测量方法。
背景技术:
在航空领域中,发动机是飞机动力系统的核心组成部分,对于飞行的安全性、可靠性和经济性等都有着至关重要的影响。作为发动机内重要的承载、连接部件,机匣的主体结构大多为薄壁回转体,而且具有径向尺寸大外壁单薄易变形的特点,这些都增加了对其进行加工与测量的难度。目前,国内的航空发动机研制和生产单位在应对大型航空发动机机匣的测量问题时,主要依赖于传统的接触式三坐标测量机,并采用笛卡尔直角坐标系和机械触发式测头,不仅存在速度慢、效率低、需要人工干预等缺点,而且在对空间曲面的测量方面具有很大的局限性。
技术实现要素:
本发明提供一种效率高,工作量小,精度高的测量航空发动机机匣变形的方法,即基于双目立体视觉的航空发动机机匣变形的测量方案,可对航空发动机机匣进行非接触式的测量。本发明的技术方案如下:
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:
一种基于双目视觉原理的航空发动机机匣变形测量方法,包括下列步骤:
第一步:在航空发动机机匣外壳选取标记点;
第二步:调整每一组摄像机与相应标记点的位置:选用基线距b=500mm,测量距离l=b/2,即l=250mm,基线夹角α为45度;
第三步:采用张正友平面模板法,只考虑径向畸变系数对双目视觉系统进行标定:
1)利用一组摄像机的两台摄像机拍摄若干张不同角度不同位置的标定图像;
2)计算并检测标定图像中的所有标志点;
3)求解出各标定图像中的单应矩阵h;
4)设畸变系数为0,通过单应矩阵h求解得到摄像机的内外参数;
5)以得到的内外参数作为初始值,把畸变因素包括在内做非线性优化,求解出更高精度的一组摄像机参数值并求得各畸变系数;
第四步:在航空发动机工作后,计算机控制摄像机组来对航空发动机机匣的记号点进行拍摄;
第五步:摄像机获取图像后,通过双通道图像采集卡发送到计算机进行处理;
第六步:计算机采用边缘检测算法和特征提取算法对各个图像上的记号点进行识别;
第七步:计算机采用基于双目视觉原理的算法,从零时刻开始,依次计算不同时刻记号点的坐标;
第八步:计算不同时刻图像样张上记号点坐标的变化数值;
第九步:根据不同时刻图像样张上记号点坐标的变化数值计算航空发动机机匣上记号点对应区域的轴向,周向,径向的形变。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:
(1)本方案采用基于双目立体视觉的航空发动机机匣变形的测量方案,可对航空发动机机匣进行非接触式测量;
(2)本测量方案采用多组相机对航空发动机机匣进行测量,可全面地测量出航空发动机机匣形变信息,如轴向,周向,径向的形变;
(3)本方案在测量航空发动机机匣变形时具有效率高,工作量小,精度高等优点。
附图说明
图1示出双目立体视觉原理图。
图2示出多目系统测量发动机机匣示意图。
图3示出双目摄像系统测量机匣变形系统示意图。
图4示出基于双目视觉原理的航空发动机机匣变形测量方案流程图。
图1中:p为空间内一点,p′为p在xoz平面上的投影,d1为左侧相机的坐标系,d2为右侧相机的坐标系,p1为p在左侧相机中的坐标,p2为p在右侧相机的坐标投影,α为两相机光轴和基线之间的夹角,ω1和ω2为视场角;f1和f2分别为两相机镜头的有效焦距;图中
图2中:图2为多目系统测量发动机机匣示意图,具体是三组摄像系统。1是固定摄像机组的铁架,2是测量机匣顶部区域记号点的摄像机组,3是测量机匣右侧区域记号点的摄像机组,4是测量机匣左侧区域记号点的摄像机组,每一组都是两个摄像头组成,相机光轴与基线夹角为α。b为两个摄像头的距离,即基线距。l为系统测量的距离,l=b/2。
图3中:双目摄像系统测量机匣变形系统示意图,c1和c2分别是两个一样的摄像机,相机光轴与基线夹角为α。b为两个摄像头的距离,即基线距。l为系统测量的距离,l=b/2。
图4中:基于双目视觉原理的航空发动机机匣变形测量方案流程图,5是任意选取机匣上的点作为记号点,6是调整摄像机组和记号点的位置,同时对摄像机组进行标定,7是计算机控制摄像机组进行拍摄获取图像信息,8是摄像机组采集图像信息,9是图像采集卡将摄像机获取的模拟信息转换成数字信息,10是计算机获取图像数字信息,11是计算不同时
刻记号点的坐标及变化情况,12是计算记号点对应区域轴向,周向,径向的形变。
具体实施方式
为弥补传统测量方案工作量大、效率低的不足,本方案提出了一种测量航空发动机机匣变形的新方案。它是基于双目立体视觉原理来对航空发动机机匣进行测量。双目立体视觉原理如附图说明中图1所示。
空间点p在xoz平面上的投影为p′(x,z),(x1,y1)表示空间中点p在左侧相机中的坐标,(x2,y2)表示在右侧相机的坐标投影,α为两相机光轴和基线之间的夹角,b为基线距,ω1和ω2为水平投影角;f1和f2分别为两相机镜头的有效焦距;图中
将两相机水平放置,并以左相机坐标系为标准坐标系,结合上边两图,空间点p(x,y,z)在标准坐标系的坐标为:
由此可知,通过双目立体视觉原理可以得到空间中任意一点在预定的坐标系中的坐标,即可确定空间中任意一点的位置。本方案就是基于此原理来对航空发动机机匣变形情况进行测量的。
本方案的基于双目立体视觉的航空发动机机匣变形的测量方案,可对航空发动机机匣进行非接触式的测量。
下面结合附图对本发明做进一步说明。
第一步:首先在航空发动机机匣外壳根据具体要求选取标记点,以图2为例,在外壳顶部区域选取一个点,在外壳左边中心区域取一个点,在外壳右边中心区域取一个点,对这三个点做好记号。
每个记号点可反映其对应区域形变情况,取点可根据具体要求在特定区域多取几个记号点,即可较精确地得到该区域形变情况。
第二步:调整每一组摄像机与相应标记点的位置。
首先每一个摄像机组由两个一样的摄像机组成,根据水平角视场ω和镜头焦距f计算ccd像面尺寸大小,即x=f*tanω来选择合适的摄像机。
进一步,根据结构参数和视场角的关系可得误差传递函数为:
其中α和β是两摄像机光轴与x轴的夹角,ω1和ω2分别为两个摄像机的视场角。
综上所述,本例可选用型号为aca1300-60gm的相机和computerm7528-mp2的镜头。
进一步,调整摄像机组与记号点的位置,调整为如图3所示,相机光轴与基线夹角为α。b为两个摄像头的距离,即基线距。l为系统测量的距离,l=b/2。
摄像机组和记号点的相对位置将影响测量精度。以下进行摄像组的位置参数对测量结果影响的精度分析。摄像组的位置参数有光轴与基线夹角为α。
首先确定基线夹角α对精度的影响:
在假设基线距b相等的情况下,记号点p的坐标误差传递函数为:
令
由matlab仿真可得到误差传递函数随α变化的曲线,可知当α在[20°,50°]区间变化时,x,z方向的误差传递函数变化较小,系统较为稳定。
本方案将把相机与基线的夹角α设定为45°。
进一步,基线距b对测量精度的影响:
由于摄像系统的焦距f应根据所需测量的视场范围以及相机参数决定,原则上尽可能大的焦距f能更大的提高精度,而根据
进一步,由于镜头的工作距离为0.3m~inf,则在考虑测试距离l时应该有
综上,摄像机组和记号点的相对位置可以按照图3为例进行安装,选用基线距b=500mm,测量距离l=b/2,即l=250mm,基线夹角α为45度。
第三步:对双目视觉系统进行标定。
标定是建立二维图像坐标与三维物体世界坐标之间的对应关系,为准确测量航空发动机机匣形变做准备。标定采用张正友平面模板法,摄像机标定实际上是要求出旋转和平移矩阵r和t中的三个坐标系旋转角度和坐标系平移量,以及各种畸变系数等。若不考虑离散后像素变形(不是矩形方块)或者成像平面不与光轴正交,则可以不考虑畸变因子μ。一般情况下,只考虑径向畸变系数。
具体实现过程:
首先打印模板并贴在一个平面上;
进一步,利用两台摄像机拍摄若干张不同角度不同位置的标定板图像;
进一步,计算并检测标定图像中的所有标志点;
进一步,求解出各标定图像中的单应矩阵h;
进一步,设畸变系数为0,通过矩阵h求解得到摄像机的内外参数;
进一步,得到的内外参数作为初始值,另外把畸变因素包括在内做非线性优化,这样可以求解出更高精度的一组摄像机参数值并求得各畸变系数。
第四步:在航空发动机工作后,计算机通过相关协议控制摄像机组来对航空发动机机匣的记号点进行拍摄,相机的拍摄时长和拍摄帧数可由具体情况决定。本例相机拍摄时长为一分钟,每秒拍摄十张样图。
第五步:摄像机获取图像后,通过双通道过图像采集卡,将这些数据发送到计算机进行处理。
第六步:计算机采用边缘检测算法和特征提取算法对照片上的记号点进行识别。
第七步:计算机采用基于双目视觉原理的算法,从零时刻开始,依次计算不同时刻记号点的坐标。
第八步:计算不同时刻图片样张上记号点坐标的变化数值。
第九步:根据不同时刻图片样张上记号点坐标的变化数值计算航空发动机机匣上记号点对应区域的轴向,周向,径向的形变。